本发明涉及一种用于滚动轴承故障特征提取方法，特别是一种变转速工况下的滚动轴承故障特征提取方法。
背景技术：
1、在工业应用中，对旋转机械实时监测的目的是评估设备的运行状况，确定维修部位和时机，降低机器管理维修的运营成本，避免由于过度磨损而造成重大运行事故。正因为轴承在旋转机械中的重要性，研究人员做出了许多努力促进轴承故障诊断的发展，例如动态建模、状态监测、以及故障特征提取等方法。这些研究大部分局限于平稳分析，但是在实际工作中，滚动轴承通常在变转速工况下运行，如：设备的启动、停止、加载、卸载等，采集的信号中干扰信号多、背景噪声强、冲击幅值易被淹没，而且信号的非线性与非平稳性相对恒转速工况更为复杂。因此，如何从强噪声、非线性、非平稳振动信号中提取能有效反映轴承状态的信息具有重要的意义。
2、阶次分析是变转速工况下滚动轴承故障特征提取中通用且有效的方法，其核心思想是使用阶次跟踪实现非平稳信号到平稳信号的转换，然后再使用平稳信号处理方法实现特征提取。其中阶次跟踪方法主要包括硬件阶次跟踪、计算阶次跟踪（compute ordertracking，cot）、无转速计阶次跟踪（tacho-less order tracking，tlot）等。在变转速工况下实现对故障特征阶次的准确提取中，对重采样后的信号处理是非常重要的环节。无论是cot或者tlot，在对角度时刻的计算过程中会引入额外噪声，比如阶次混叠造成的噪声，另外背景噪声和无关分量的存在都会给故障特征提取造成困难。为此，有人提出了改进拉普拉斯高斯滤波器和集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition，eemd）对实现对角域信号去噪。
3、上述重采样的角域信号处理方法在主要实现干扰分量的滤波，其实际应用过程中会存在运算效率低的问题，而且难以从强背景噪声中准确提取出故障特征信号。
技术实现思路
1、为了克服上述技术问题，本发明公开了一种对角切片谱和角域fir滤波的变转速滚动轴承故障特征提取方法。
2、本发明的技术方案是：一种对角切片谱和角域fir滤波的变转速滚动轴承故障特征提取方法，包括信号采集与参数设置、角域信号计算、角域fir滤波、故障特征提取四个步骤，用于滚动轴承在变转速工况下进行故障特征的提取；其特征是：步骤1为信号采集与参数设置，用于采集振动信号和转速信号，并且根据信号采集参数设置滤波参数截止阶次 o clk和采样阶次 o s；步骤2为角域信号计算，接收步骤1采集的信号和设置的参数，进行包络提取、转速时标计算、角度时标计算、插值滤波，计算出角域信号；步骤3为角域fir滤波，由步骤1设置的截止阶次 o clk和采样阶次 o s，计算出滤波系数 h( m)（ m=0,1,2,…, m-1），再对步骤2计算出的角域信号进行低通滤波，用于剔除信号中的高阶次分量，可实现信号的抗混叠滤波；步骤4为特征提取，对步骤3的信号进行三阶累积量对角切片，并计算三阶累积量对角切片谱，用于剔除信号中背景噪声和增强故障特征阶次，可实现故障特征提取。
3、在本发明中，角域信号计算分为三步，第一步从振动信号 x( n) （ n=1,2,3,…, n）中提取包络信号 x h( n)；第二步由转速信号提取出转速时标 t n，再由转速时标计算出角度时标 θ( t p)；第三步根据角度时标 θ( t p)（ p=1,2,3,…, l）对包络信号 x h( n)进行重采样和进行插值滤波计算尺角域信号 x '( n)，实现角域信号的计算。
4、在本发明中，角域fir滤波分为两步，第一步根据步骤1设置的截止阶次 o clk和采样阶次 o s，由公式计算出角域fir滤波系数 h( m)；第二步将计算的 h( m)与 x '( n)进行卷积运算，可实现角域信号的滤波。
5、在本发明中，特征提取分为三步，第一步为由公式计算出角域信号的三阶累积量对角切片；第二步为由根据公式计算出三阶累积量对角切片谱；第三步从对角切片谱线中提取出具有3次谐波的凸出谱线，并且将其与理论值进行比较，两者相等时可判断为故障特征，不相等时判断为非故障特征。
6、本发明的有益效果是：通过cot计算出角域信号，使用角域fir低通滤波器对角度域信号进行低通滤波，可剔除重采样过程中引入的干扰信号和高阶次分量，可提高运行效率，使用三阶累积量对角切片谱剔除残余干扰，可增强阶次谱中存在的故障谱线，可实现变转速滚动轴承故障特征提取。
1.本发明是一种对角切片谱和角域fir滤波的变转速滚动轴承故障特征提取方法，包括信号采集与参数设置、角域信号计算、角域fir滤波、故障特征提取四个步骤，用于滚动轴承在变转速工况下进行故障特征的提取；其特征是：所述的步骤1为信号采集与参数设置，用于采集振动信号和转速信号，并且根据信号采集参数设置滤波参数截止阶次oclk和采样阶次os；步骤2为角域信号计算，接收步骤1采集的信号和设置的参数，进行包络提取、转速时标计算、角度时标计算、插值滤波，计算出角域信号；步骤3为角域fir滤波，由步骤1设置的截止阶次oclk和采样阶次os，计算出滤波系数h(m)（m=0,1,2,…,m-1），再对步骤2计算出的角域信号进行低通滤波，用于剔除信号中的高阶次分量，实现信号的抗混叠滤波；步骤4为特征提取，对步骤3的信号进行三阶累积量对角切片计算，并计算三阶累积量对角切片谱，用于剔除信号中背景噪声和增强故障特征阶次，实现故障特征提取。
2.根据权利要求1所述的对角切片谱和角域fir滤波的变转速滚动轴承故障特征提取方法，其特征是：所述的角域信号计算分为三步，第一步从振动信号x(n)（n=1,2,3,…,n）中提取包络信号xh(n)；第二步由转速信号提取出转速时标tn，再由转速时标计算出角度时标θ(tp)（p=1,2,3,…,l）；第三步根据角度时标θ(tp)对包络信号xh(n)进行重采样和插值滤波，获得角域信号x'(n)。
3.根据权利要求1所述的对角切片谱和角域fir滤波的变转速滚动轴承故障特征提取方法，其特征是：所述的角域fir滤波分为两步，第一步根据步骤1设置的截止阶次oclk和采样阶次os，由公式计算出角域fir滤波系数h(m)；第二步将计算的h(m)与x'(n)进行卷积运算，可实现角域信号的滤波。
4.根据权利要求1所述的对角切片谱和角域fir滤波的变转速滚动轴承故障特征提取方法，其特征是：所述的特征提取分为三步，第一步为由公式计算出角域信号的三阶累积量对角切片；第二步为由根据公式计算出三阶累积量对角切片谱；第三步从对角切片谱线中提取出具有3次谐波的突出谱线，并且将其与理论值进行比较，两者相等时可判断为故障特征，不相等时可判断为非故障特征。
